[发明专利]基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置有效
| 申请号： | 202010791542.0 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111897734B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 马锐;李斌斌;贺金媛;王雪霏;王夏菁 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F21/57;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 温子云 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置。该方法以测试用例特征作为输入，测试用例质量评分作为输出组成训练样本；该测试用例特征包括测试用例自身特征、模糊测试执行特征、模糊测试执行效果特征和硬件程序追踪得到的指令特征；利用模糊测试变异且执行过的初始测试用例构建训练样本集，对在线式增量学习模型进行训练；获取候选测试用例的所述测试用例特征输入在线式增量学习模型，获得预测的测试用例质量评分，选取质量最优测试用例进行模糊测试；将所述候选测试用例的测试用例特征及为其预测的测试用例质量评分组成新训练样本，加入到在线式增量学习模型的训练样本集中以优化模型。使用本发明能够提高模糊测试效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 增量 学习 模糊 测试 选择 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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